Solucionado
porco1 = [0, 1, 0]
porco2 = [0, 1, 1]
porco3 = [1, 1, 0]
cachorro1 = [0, 1, 1]
cachorro2 = [1, 0, 1]
cachorro3 = [1, 1, 1]
# 1 => porco / 0 => cachorro
dados = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]
classes = [1,1,1,0,0,0]
from sklearn.svm import LinearSVC
model = LinearSVC()
model.fit(dados, classes)
LinearSVC()
Olá Cícero, tudo bem ? Espero que sim.
Testei o seu código e inclui um predict no final e funcionou com o esperado:
porco1 = [0, 1, 0]
porco2 = [0, 1, 1]
porco3 = [1, 1, 0]
cachorro1 = [0, 1, 1]
cachorro2 = [1, 0, 1]
cachorro3 = [1, 1, 1]
# 1 => porco / 0 => cachorro
dados = [porco1, porco2, porco3, cachorro1, cachorro2, cachorro3]
classes = [1,1,1,0,0,0]
from sklearn.svm import LinearSVC
model = LinearSVC()
model.fit(dados, classes)
model.predict([[0, 1, 0]])Resultado:
array([1])Poderia ser mais especifico com o erro que está recebendo.
Fico no aguardo, bons estudos.